torch.sparse.addmm

torch.sparse.addmm(mat, mat1, mat2, *, beta=1., alpha=1.) → Tensor

Эта функция делает точно то же самое, что и torch.addmm() в прямом вычислении, за исключением того, что она поддерживает обратное вычисление для разреженной матрицы COO mat1. Когда mat1 является тензором COO, он должен иметь sparse_dim = 2. Когда входными данными являются тензоры COO, эта функция также поддерживает обратное вычисление для обоих входных данных.

Поддерживает форматы хранения CSR и COO.

Примечание

Эта функция не поддерживает вычисление производных по отношению к матрицам CSR.

Параметры

• mat (Тензор) – плотная матрица, которая должна быть добавлена
• mat1 (Тензор) – разреженная матрица, которая должна быть умножена
• mat2 (Тензор) – плотная матрица, которая должна быть умножена
• beta (Число, необязательно) – множитель для mat ($\beta$)
• alpha (Число, необязательно) – множитель для $mat1 @ mat2$ ($\alpha$)